“Las máquinas serán capaces de hacer cualquier trabajo que pueda hacer el hombre” (Herbert A. Simon)
“La naturaleza de la realidad no es otra que la conciencia” (Seyyed Hossein Nasr)
“La tecnología expande nuestras formas de pensar sobre las cosas, amplía nuestras formas de hacer las cosas” (Herbert A. Simon)
Helecho fractal
Natural vs. Artificial
Lo natural es lo relativo a los productos y fenómenos de la naturaleza. Lo artificial es lo relativo a los productos y comportamientos del ser humano.
Lo artificial es la antítesis de lo natural. El término “artificial” tiene un cierto carácter peyorativo, pues a veces se considera sinónimo de ficticio, simulado, engañoso, falso, etc. Y tiene como antónimos: verdadero, auténtico, genuino, real, etc. Sin embargo, lo artificial no es ajeno a la naturaleza, pues todo está regido por la ley natural. Puesto que el hombre es un producto de la naturaleza, podemos considerar que los productos del hombre son productos de la naturaleza de segundo orden.
Características diferenciadoras entre lo natural y lo artificial son:
Análisis-síntesis.
Los productos y fenómenos de la naturaleza los analizamos para intentar descubrir leyes científicas, es decir, analizamos datos particulares para inducir leyes generales. En cambio, lo artificial se produce por un proceso de síntesis, resultado de un diseño.
Descriptivo-operativo.
La naturaleza la intentamos describir. En cambio, lo artificial requiere siempre un componente operativo.
Descubrimiento-invención.
La naturaleza intentamos descubrirla. Lo artificial es invención, que es más o menos original y creativa, pues pueden realizarse imitaciones más o menos próximas a los productos naturales.
Toma de decisiones.
Lo natural nos viene dado. La naturaleza (o el poder que existe tras la naturaleza) ya tomó sus decisiones. La naturaleza no “piensa” lo que tiene que hacer; actúa. En cambio, en el campo de lo artificial, las decisiones se toman constantemente en todos los ámbitos (familiar, social, laboral, económico, etc.). Estas decisiones varían en grados de importancia, desde lo intrascendente a lo trascendente, según sus repercusiones futuras.
Una característica común a lo natural y a lo artificial es su carácter teleológico. Todo tiene un propósito, un fin, un objetivo, un significado. Esto implica que hay una inteligencia que opera tras lo natural y lo artificial.
Herbert Simon y “Las Ciencias de lo Artificial”
Herber Simon −figura central de la ciencia del siglo XX, autor prolífico y científico laureado&minus fue un investigador interdisciplinario que se centró en numerosos campos: economía, psicología cognitiva, ciencia cognitiva, administración pública, gestión, teoría de la organización, sociología y ciencia política. Fue un de los fundadores de la inteligencia artifial, junto con Allen Newell, Marvin Minsky y John McCarthy. Fue premio Nobel de Economía en 1978 por sus investigaciones de tipo interdisplinario y por sus aportaciones en la racionalización en el proceso de toma de decisiones. Fue Premio Turing en 1975, junto con Allen Newell, por sus contribuciones a la inteligencia artificial y a la psicología cognitiva.
Simon, hombre racional, meticuloso, calculador, ordenado y práctico, fue un universalista. Su concepto central fue el de “modelo”. A lo largo de seis décadas buscó un modelo universal, de tipo teórico y práctico, en el que intentó relacionar pensamiento, computación y comportamiento humano (especialmente en la resolución de problemas y la toma de decisiones).
En el campo de las ciencias sociales, intentó comprender el comportamiento humano mediante modelos matemáticos, modelos que posteriormente se convirtieron en modelos de simulación en ordenador. De inquebrantable espíritu positivista, propuso la creación de una verdadera “ciencia de la administración”, con sus fundamentos lógicos, una ciencia de aplicación práctica, para estudiar y racionalizar el comportamiento humano en las organizaciones en la toma de decisiones y en la resolución de problemas. Propuso fórmulas para hacer la burocracia menos pesada, más fluida y más flexible. Simon se definía a sí mismo, en esta área de las ciencias sociales, como “monomaníaco”. Su “manía” era el entender la toma de decisiones por parte de personas y organizaciones.
Sistemas genéricos
Simon participó activamente en el desarrollo de diferentes modelos o sistemas genéricos, entre ellos los siguientes:
El Lógico Teórico (Logic Theorist).
Programa desarrollado por Herbert Simon, Allen Newell y Cliff Shaw en 1955. Es considerado el primer programa de ordenador de inteligencia artificial, a pesar de que esta denominación fue acuñada meses después. El Lógico Teórico consiguió demostrar 38 de los 52 teoremas de Principia Mathematica, (la obra de Russell y Whitehead) y encontró demostraciones más elegantes para algunos de esos teoremas. El Lógico Teórico fue presentado por Simon y Newell en la famosa conferencia del Dartmouth College de 1956, considerado el evento fundacional de la inteligencia artificial, y donde se acuñó ese término.
El Lógico Teórico se implementó en el lenguaje IPL, un lenguaje desarrollado por los mismos autores [ver Adenda].
El Solucionador General de Problemas (General Problem Solver, GPS).
Es un programa de ordenador cread en 1957 por los mismos autores anteriores. Tenía como objetivo el resolver problemas de todo tipo. Los problemas se representaban en un lenguaje simbólico formal, en el que se definían los objetos y las operaciones que se podían hacer con esos objetos para obtener otros objetos. Implementaba un método de tipo general basado en el “análisis de medios-fines” (means-ends analysis). Este método se basaba en el análisis en cada momento de las alternativas disponibles y la elección de la alternativa que más se aproximaba al objetivo.
GPS fue el primer programa que separó el conocimiento del problema de su método de resolución. GPS fue capaz de resolver problemas de sentido común y problemas recursivos (como las torres de Hanoi). GPS también se implementó en IPL. El sistema GPS se describe en un libro que se considera un hito científico del siglo XX: “Human Problem Solving” [Newell & Simon, 1972].
GPS evolucionó, con Simon y Newell, hasta convertirse en el sistema SOAR (State Operator And Result), una arquitectura para resolución de problemas y aprendizaje.
Bacon.
Una serie de programas denominadas así por Francis Bacon, el gran promotor del método inductivo en ciencia. Bacon descubría leyes científico-matemáticas a partir de datos experimentales. Entre sus logros están el descubrimiento de la tercera ley del movimiento planetario (a partir de de los datos conocidos por Kepler) y la ley de Ohm. Bacon está descrito en el libro “Scientific Discovery” [1987]. Con Bacon se inauguró el campo denominado “Descubrimiento Científico Computacional”.
El modelo IPS (Information Processing System).
Desarrollado en colaboración con Allen Newell, se basaba en una teoría que hoy denominamos “computacionalismo”:
La “manipulación de símbolos” es la esencia de la inteligencia común a humanos y máquinas.
La mente humana y los ordenadores son tan similares que es posible elaborar una nueva teoría que unifique la psicología y la informática, pues ambos son sistemas de proceso de símbolos.
Los razonamientos humanos y la toma de decisiones son estructurables y, por lo tanto, normalizables y programables siguiendo un cierto proceso que podría ser modelizado sobre un ordenador.
Se puede construir una teoría de la mente basada en el tratamiento de la información, una teoría donde los procesos informacionales serían los fundamentos primeros.
Es posible explicar la complejidad del pensamiento humano a partir de un cierto número de mecanismos psicológicos sencillos.
IPS también se describe en “Human Problem Solving” [1972]. En “Las Ciencias de lo Artificial” [2006], Simon expone su tesis de que la computación y la mente humana son sistemas de proceso de símbolos. [ver Comparaciones – MENTAL vs. IPS.]
Lo artificial
En su obra de 1969 “Las Ciencias de lo Artificial” [2006], Simon distingue entre ciencias naturales y ciencias de lo artificial. Las primeras se ocupan del estudio de los objetos y fenómenos de la naturaleza, mientras que las segundas versan sobre los productos y el comportamiento del hombre.
Simon intentó crear una ciencia general, la ciencia de lo artificial:
Una ciencia con rasgos propios, diferente a las ciencias de la naturaleza, de tipo fundamentalmente operativo.
Orientada a entender mejor al ser humano a través de sus manifestaciones. Según Simon, el mundo en que vivimos es más un mundo creado por el hombre (un mundo artificial) que un mundo natural.
Una ciencia de tipo interdisciplinario, pues cubriría a muchos dominios: administración, organización, gestión, diseño, economía, informática, ingeniería, inteligencia artificial, simulación, etc. Incluso incluiría la psicología (el comportamiento humano) y la filosofía, pues según Simon son también productos creados por el ser humano, productos artificiales.
Relacionada con las ciencias empíricas y las ciencias formales (lógica, matemática, etc.).
Una ciencia de tipo práctico, orientada a conocer y resolver problemas concretos.
La toma de decisiones
Simon fue pionero en investigación lógica y psicológica sobre la toma de decisiones en grandes organizaciones (empresas públicas, multinacionales, etc.). En su obra más celebrada “Comportamiento administrativo. Un estudio de los procesos de la toma de decisiones en la organización administrativa” (1947) [1971], presenta el “principio de racionalidad limitada” (bounded racionality). Simon propuso esta teoría como alternativa a la teoría que contempla la toma de decisiones como un proceso totalmente racional basado en encontrar la alternativa óptima con la información disponible.
El principio de racionalidad limitada es la idea de que, en el tema de la toma de decisiones, la racionalidad humana está limitada por 3 factores: 1) la información disponible; 2) las limitaciones cognitivas de cada individuo; 3) el tiempo finito disponible para tomar la decisión.
Dadas estas limitaciones, el tomador de decisiones busca la primera alternativa “satisfactoria”, una solución que sea suficientemente buena, en lugar de la óptima, una solución que satisface las necesidades planteadas. Es el “principio de satisfactoriedad”.
La mayoría de los humanos son solo parcialmente racionales, pues en muchos casos actúan llevados por impulsos emocionales. Otras veces, dadas las limitaciones existentes para tomar la decisión óptima, aplica la racionalidad después de haber simplificado las alternativas disponibles. Y otras veces, dada la complejidad de muchas situaciones y el coste de analizar cada alternativa para tomar la decisión óptima, se emplean reglas heurísticas más o menos explícitas.
El diseño
Dentro de las Ciencias de lo Artificial, Simon resaltó especialmente las “Ciencias del Diseño”:
La naturaleza no diseña; actúa según las leyes naturales, de forma determinista, sin decisión. En el diseño, en cambio, hay decisión. “En gran parte, el verdadero estudio de la humanidad consiste en la ciencia del diseño”.
El concepto de diseño es teleológico, es decir, orienta la actividad hacia una finalidad concreta. Diseñar está directamente relacionado con prescribir: algo que ha de hacerse para conseguir un objetivo.
En el diseño se utiliza la lógica de la decisión entre varias alternativas. Diseñar es decidir.
Las Ciencias del Diseño nacieron a mediados de los 1970s en la Carnegie Mellon University, que se centraron sobre todo en el diseño asistido por ordenador (CAD, Computer-Aided Design).
La analogía mente - ordenador
La experiencia con sistemas generalistas (especialmente con IPS) llevó a Simon a una conclusión radical: pensamiento es equivalente a computación. Las máquinas piensan porque computan. Nosotros somos ordenadores porque pensamos. La mente humana a imagen y semejanza del ordenador. En 1957, Simon profetizó que en 10 años la mayoría de las teorías en psicología adoptarían la forma de programas de ordenador. Simon rechazó el conductismo.
El ordenador es un artefacto, un objeto artificial creado por el hombre con capacidades ilimitadas.
El ordenador es un objeto de tipo abstracto y regido por leyes generales. También es un objeto empírico, pues permite la experimentación.
La mente humana, el pensamiento humano, la creatividad y la toma de decisiones no son nada misteriosas ni complejas. Su lema fue “Maravilloso, pero no comprensible” [Simon, 2006]. Valoró incluso el papel de la intuición como algo disociado de la magia y el misticismo, y como algo complementario al análisis en la toma de decisiones.
Una máquina que pueda manipular símbolos puede simular la toma de decisiones e incluso el proceso de pensamiento humano.
Desde el punto de vista computacional, los procesos de toma de decisiones se pueden implementar mediante algorítmicos y heurísticas.
Los ordenadores pueden competir con las mejores mentes humanas en los procesos de razonamiento. El ordenador puede hacer cualquier trabajo que pueda hacer el hombre.
El mecanismo de descubrimiento científico es solo un caso particular del proceso general de resolución de problemas.
La simplicidad del “pensamiento binario” de los ordenadores debería servir de modelo para la reducción de la complejidad del pensamiento humano.
El ordenador debe servir como fundamento de la organización de la vida moderna.
El ordenador permite la simulación (o imitación) de una gran variedad de procesos, gracias a su carácter abstracto y su generalización en la manipulación de símbolos. La simulación es tanto más fácil cuanto más abstracción hacemos de los detalles de un fenómeno y nos centramos solo en las características esenciales del fenómeno.
La simplicidad
Simon siempre creyó en el poder de la simplicidad. Creía que los principios del conocimiento racional le permitirían ver el mundo como un sistema complejo como resultado de la articulación o combinación de elementos simples.
La complejidad aparente del comportamiento de un sistema (natural o artificial) puede deberse en gran parte a la complejidad del medio externo.
“Los seres humanos, vistos como sistemas de comportamiento, son muy simples. La aparente complejidad de nuestro comportamiento en el tiempo es principalmente un reflejo de la complejidad del entorno en el que nos encontramos”.
“La complejidad, correctamente enfocada, no enmascara más que simplicidad, encontrar la pauta que se oculta en el caos aparente”.
“La complejidad o simplicidad de una estructura depende básicamente de nuestra forma de describirla”.
“Para conseguir la simplificación debemos dar con la representación adecuada”.
“Resolver un problema significa sencillamente representarlo de forma que quede transparentada la solución”.
MENTAL, la Unión de lo Natural y lo Artificial
Desde el punto de vista de MENTAL, la frontera entre lo natural y lo artificial se diluye porque ambos dominios comparten los mismos arquetipos primarios:
Fundamentación.
MENTAL es el fundamento del modelo universal que buscaba Simon. Pero MENTAL va más allá de lo natural y lo artificial. Es el fundamento de los mundos posibles. Pensamiento y computación no son equivalentes; son manifestaciones de los mismos arquetipos primarios.
Simplificación.
MENTAL no es el solucionador general de problemas, pero al trabajar directamente con arquetipos, todos los problemas se simplifican, se aclaran o se diluyen. MENTAL es el “Simplificador General de Problemas”.
Inferencias.
En MENTAL, las inferencias (particulares y generales) son automáticas. Es un claro ejemplo de simplificación.
Unificación.
MENTAL unifica el modelo de la realidad externa (física) e interna (mental). MENTAL es un modelo de la mente.
Grados de libertad.
Con MENTAL diseñamos con los grados de libertad, que son los arquetipos primarios. Los límites del lenguaje son los limites de los arquetipos.
Síntesis.
Una expresión en MENTAL es una síntesis de una o varias manifestaciones de los arquetipos primarios.
Simplicidad.
MENTAL es el mejor ejemplo de cómo lo complejo emerge de lo simple. La simplicidad reside en los arquetipos primarios. La simplicidad binaria es de tipo radical que implica una pérdida de la semántica.
Operativo-descriptivo.
Las expresiones de MENTAL pueden ser operativas, descriptivas o mixtas.
Adenda
IPL (Information Processing Language)
Desarrollado en 1956, se utilizó en el desarrollo del Lógico Teórico (1956), de GPS (1957) y de NSS (1958). Este último era un programa para jugar al ajedrez.
IPL implementaba características de tipo general como: listas, listas de propiedades, esquemas, recursión, proceso de símbolos, funciones de orden superior, generadores y multitarea cooperativa. IPL fue el primer lenguaje de programación que implementó listas y el primero en en soportar recursión.
IPL fue pronto reemplazado por Lisp, un lenguaje de alto nivel con características más potentes y una sintaxis más simple.
Bibliografía
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